伴隨求解優(yōu)化
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時(shí)間：2026-01-04
伴隨求解優(yōu)化的視頻教程
FLUENT adjoint伴隨優(yōu)化求解技術(shù)在空氣動(dòng)力學(xué)方面的應(yīng)用
Fluent Adjoint Solver高效智能流體優(yōu)化及最佳實(shí)踐介紹【已結(jié)束】 直播時(shí)間：2019-11-19 20:00 ANSYS Fluent Adjoint Solver（Fluent伴隨求解器）高效智能流體優(yōu)化模塊是Fluent中的一個(gè)專用工具，它擴(kuò)展了傳統(tǒng)流體求解器的分析范疇，能夠提供流體系統(tǒng)詳細(xì)的性能敏感性數(shù)據(jù)。
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Ansys Fluent從零基礎(chǔ)到熟練掌握系列課（十六）伴隨求解器
學(xué)習(xí)方法 2.案例16伴隨求解器 a. 流程步驟 b. 伴隨求解器介紹 3.總結(jié) a. 知識點(diǎn)匯總 b. 2點(diǎn)建議：選擇比努力更重要；獨(dú)立思考 c. 課程考試 點(diǎn)擊鏈接可直接跳轉(zhuǎn)到總的系列課程鏈接。
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HyperStudy2017聯(lián)合abaqus2017求解器參數(shù)優(yōu)化
課程僅為三節(jié)，僅適合入門學(xué)習(xí) 第一節(jié)為如何為在HyperStudy中注冊abaqus求解器； 第二節(jié)為優(yōu)化設(shè)計(jì)的幾個(gè)概念； 第三節(jié)為一個(gè)簡單的T型梁的厚度優(yōu)化過程。
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伴隨求解優(yōu)化的實(shí)例教程
伴隨方法是一種專門的數(shù)學(xué)工具，提供流體系統(tǒng)在特定邊界條件下性能的詳細(xì)敏感性數(shù)據(jù)。伴隨求解器可用于計(jì)算一個(gè)工程量對所有輸入的導(dǎo)數(shù)，包括流動(dòng)幾何，因此可以用于指導(dǎo)計(jì)算域內(nèi)任意幾何特征的智能設(shè)計(jì)修改，實(shí)現(xiàn)形狀優(yōu)化。
ANSYS Fluent的伴隨求解器，提供了一個(gè)基于梯度的優(yōu)化器，可以自動(dòng)創(chuàng)建一系列的設(shè)計(jì)迭代，用于形狀優(yōu)化和湍流模型優(yōu)化。對于形狀優(yōu)化，網(wǎng)格會(huì)自動(dòng)變形到最優(yōu)形狀，以滿足多個(gè)工作條件下的多個(gè)目標(biāo)。
圖1 梯度優(yōu)化器工作流程
伴隨方法理論簡介
1、數(shù)學(xué)背景
Fluent求解常規(guī)流場，具有一定的輸入量，所有輸入變量的集合用c（可以看做多維向量）表示，這些輸入量可以是網(wǎng)格、材料屬性、邊界條件、源項(xiàng)等。流場解如速度和壓力作為輸出，用q表示，通常我們會(huì)評估一個(gè)或多個(gè)感興趣的標(biāo)量，稱為可觀察量圖片，NS方程的殘差圖片。要知道每個(gè)輸入變量對觀察量的影響，用伴隨解以敏感性場的形式給出相應(yīng)信息，即圖片。
圖2 伴隨敏感性示例
2、求解過程
圖3 伴隨求解過程
ANSYS Fluent伴隨求解器介紹
1、支持的物理模型
? 網(wǎng)格：求解器支持所有網(wǎng)格類型，包括六面體、四面體、楔形單元、多面體。
? CFD求解器：穩(wěn)態(tài)，壓力基求解器，包括分離和耦合求解器。
? 物理模型：支持不可壓縮、可壓縮、能量方程、層流和湍流（k-ε, k-ω, GEKO）、MRF。
? 材料：支持常屬性固體和流體、理想氣體。
? 域類型：支持流體域、多孔介質(zhì)。
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首先看到下壓力監(jiān)測圖如下所示，機(jī)翼下壓力從原來的277 N左右增大到了約286 N，這證明伴隨求解器優(yōu)化是有效的。
多次循環(huán)優(yōu)化
上面我們經(jīng)歷了一次完整的伴隨優(yōu)化過程，主要包括以下幾個(gè)步驟：
計(jì)算網(wǎng)格敏感性；
執(zhí)行網(wǎng)格變形；
運(yùn)行原始求解器；
運(yùn)行伴隨求解器
通過多次循環(huán)以上4個(gè)步驟就可以對機(jī)翼模型進(jìn)行多輪次優(yōu)化，不斷增大機(jī)翼的下壓力。
下圖展示了機(jī)翼模型優(yōu)化兩次之后的下壓力監(jiān)測結(jié)果：
好了，今天的分享到這里就結(jié)束了，相信這種伴隨求解的方法可以提高你工程作業(yè)的效率，希望對你有用，我們下期再來一起探索CFD的世界，睡了，愛你們。
文章來源：CFD日記
展開 伴隨方法是預(yù)測多變量設(shè)計(jì)參數(shù)和物理輸入對某些工程目標(biāo)物理量影響的一種有效手段。即它提供了設(shè)計(jì)量對目標(biāo)量的敏感性分析。
適用伴隨方法的情形舉例:
1）管道的形狀(設(shè)計(jì)量)對壓降(目標(biāo)量)有什么影響?
2）入口條件(設(shè)計(jì)量)對出口流量均勻性(目標(biāo)量)有何影響?
3）機(jī)翼表面的哪些區(qū)域(設(shè)計(jì)量)對升力和阻力影響最大(目標(biāo)量)？
伴隨方法的優(yōu)勢在于，獲取目標(biāo)敏感性分析的計(jì)算成本不會(huì)隨著設(shè)計(jì)變量的增加而增加。這是由于計(jì)算成本本質(zhì)上獨(dú)立于設(shè)計(jì)變量的數(shù)量，對于任意數(shù)量的設(shè)計(jì)變量，伴隨方法只需要一個(gè)流解和一個(gè)伴隨解。
2016年12月27日
20:00 - 21:00
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聯(lián)系方式：
郵箱：info-china@ansys.com
電話：4008198999
網(wǎng)絡(luò)研討會(huì)介紹：
FLUENT 包含了強(qiáng)大的優(yōu)化工具，伴隨矩陣求解(Adjoint Solver)用來分析結(jié)果相對于輸入?yún)?shù)變化的敏感程度。該求解器基于快速網(wǎng)格變形（Mesh Morph）和梯度算法，可以快速對進(jìn)行設(shè)計(jì)優(yōu)化。提升產(chǎn)品性能指標(biāo)。
該方法可以應(yīng)用在如下領(lǐng)域：流體輸送管路阻力優(yōu)化；高升阻比翼型設(shè)計(jì)等。
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展開 最近很多人私信問我，hyperstudy怎么調(diào)用ls-dyna求解器，現(xiàn)對其做如下演示。
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伴隨求解優(yōu)化的最新內(nèi)容
<p>一、 核心痛點(diǎn)與解決方案（圖文介紹）</p><p><strong>1. 痛點(diǎn)：Excel模型很完美，但“規(guī)劃求解”太拉胯</strong> 很多工程與科研人員（特別是土木、化工、金融領(lǐng)域）習(xí)慣用Excel構(gòu)建復(fù)雜的計(jì)算模型，里面包含了大量的Sheet關(guān)聯(lián)、VBA自定義函數(shù)。當(dāng)需要對這些模型進(jìn)行參數(shù)反演或優(yōu)化時(shí)，Excel自帶的Solver（規(guī)劃求解）往往表現(xiàn)極差：<strong>容易陷入局部最優(yōu)
AEDT Icepak 是 Ansys Electronics Desktop（AEDT）平臺中用于電子熱管理的 CFD 求解器。它基于 Ansys Fluent CFD 求解器，可預(yù)測 IC 封裝、PCB、電子裝配體、外殼和電力電子設(shè)備中的氣流、溫度和熱傳遞，為電子冷卻提供強(qiáng)大解決方案。
8月5日，Ansys官方研討會(huì)『AEDT Icepak降階模型：動(dòng)態(tài)熱管理及快速優(yōu)化解決方案
基于matlab針對壓縮重構(gòu)感知中的稀疏優(yōu)化問題，實(shí)現(xiàn)L1范數(shù)最小化問題求解，首先構(gòu)造信號，并進(jìn)行離散余弦變換，保證稀疏度，采用多個(gè)方法進(jìn)行稀疏重構(gòu)，分別有，（1）基于L1正則的最小二乘算法-L1_Ls，（2）軟閾值迭代算法（ISTA)，（3）快速的迭代閾值收縮算法（FISTA），（4）平滑L0范數(shù)的重建算法（SL0算法）,(5)正交匹配追蹤算法（OMP），（6）壓縮感知重構(gòu)算法之壓縮采樣匹配追蹤
01 說明
此示例將使用 STACK 求解器來計(jì)算有機(jī)發(fā)光二極管(OLED)的提取效率和與角度相關(guān)的色偏。并在案例最后，將 Lumerical 優(yōu)化后的結(jié)構(gòu)光型輸出用于 Ansys SPEOS，讓設(shè)計(jì)人員可以在其中直接體驗(yàn)納米級設(shè)計(jì)選擇如何影響人類感知。
02 綜述
首先在 STACK 求解器中搭建模型與參考文獻(xiàn)比較，對萃取效率與色偏討論
圖6 梯度優(yōu)化器設(shè)置說明
①定義優(yōu)化目標(biāo)（觀察量）
伴隨求解優(yōu)化目標(biāo)份種類型，一種為直接定義量，一種為基于已有目標(biāo)量創(chuàng)建的運(yùn)算量。
上面的是英特爾i9-12900K求解無果，下面的是AMD 的R9 7950X求解得情況：
上一個(gè)是Altair Inspire在i9-12900K上異常，總感覺英特爾的大小核是真的垃圾。
查看結(jié)果
首先看到下壓力監(jiān)測圖如下所示，機(jī)翼下壓力從原來的277 N左右增大到了約286 N，這證明伴隨求解器優(yōu)化是有效的。
針對不同類型的散熱風(fēng)扇，Ansys提供基于OptiSLang的參數(shù)化葉型優(yōu)化方法和基于Fluent的無參伴隨求解優(yōu)化方法，用戶可通過本次視頻課程了解這2種方法的基本使用流程和適合的風(fēng)扇類型，初步掌握它們的核心方法和操作步驟。
內(nèi)容簡介
Ansys Fluent 2022R1中針對整車外氣動(dòng)的伴隨優(yōu)化，在數(shù)值穩(wěn)定性，計(jì)算效率以及基于湍流模型的伴隨求解場求解方面做出了很多針對性的改進(jìn)，本專題以某車真實(shí)CASE為基礎(chǔ)系統(tǒng)介紹FLUENT中基于伴隨求解的自動(dòng)優(yōu)化工具的應(yīng)用流程和潛在應(yīng)用場景
主題概況如下：
最新版Ansys 2022 R1在旋轉(zhuǎn)機(jī)械軟件工具方面的更新，通過實(shí)際演示案例來展示
Ansys Fluent多相流模型的更新進(jìn)展以及應(yīng)用案例，以及模型轉(zhuǎn)換方面的更新以及部分應(yīng)用實(shí)例
2022 R1 Ansys Fluent 和Chemkin關(guān)于燃燒與化學(xué)反應(yīng)功能更新介紹
以某車真實(shí)案例為基礎(chǔ)系統(tǒng)介紹Fluent中基于伴隨求解的自動(dòng)優(yōu)化工具的應(yīng)用流程和潛在應(yīng)用場景
